圖片來源 : 若水 Flow

【智慧醫療】長佳智能讓名醫與AI完美協作, 每月整合25萬筆數據!

文/ 若水 Flow AI Blog 編輯團隊

平均一天 8000 筆以上,每個月 25 萬筆的就診數據,如何成為智慧醫療服務深度創新的來源?這個答案,就藏在長佳智能 (Ever Fortune AI)裡。

這是台灣罕為人知的 AI 智慧醫療領域的隱型冠軍,座落在台中市的台灣大道上一棟大樓裡。簇新、簡約的裝潢,說明了這間公司年紀很輕。

2018 年 8 月才成立,不到 1 年,長佳智能用光速飛行般的整合效率,透過 AI 人工智慧系統為中國醫學大學附設醫院推出視網膜病變、心臟功能、肝硬化、乳房超音波、骨齡等 5 組 18 項智慧醫療 AI 專案落地商轉,還默默地將服務觸角延伸到對岸。長佳智能低調不張揚的實力,當然,也開始吸引一些台灣大企業想投資入股⋯⋯。

長佳智能研發執行長 黃宗祺
( 圖片來源 : 若水 Flow )
長佳智能研發執行長 黃宗祺

就以骨齡門診為例,這幾年很多台灣家長們擔心孩子發育遲緩或性早熟,這就要靠照骨齡X光判斷,但要能精準判斷骨齡不容易,即便擁有 20 多年豐富經驗的專科醫生,都仍需6~8分鐘鑑別骨齡。

長佳智能找上中國醫藥大學兒童醫院蔡輔仁主任醫師合作,結合人工智慧,僅需 0.1 秒,就能分析出複雜的人類骨齡,且準確率超過 95%。

「結合 AI ,我們希望讓名醫變得更名醫,不是名醫的也會變名醫,」長佳智能研發執行長黃宗祺直言。

不到四十歲的他,邏輯清晰、身段柔軟,本科學放射醫學,先後在中國醫藥大學、美國癌症中心待了十餘年,又到全球半導體大廠 NVIDIA 矽谷總部浸潤前瞻技術服務,是非常罕見的 AI 跨界人才。

圖片來源:Jonathan Borba on Unsplash

智慧醫療 AI 落地成敗在「人」

對 AI 稍有概念的人都知道,產業要 AI 化很難,尤以醫療科技的AI化最難。只消走一遭長佳智能的辦公室就會明白,那簡直是人才和科技的軍備大戰。

在長佳,辦公室切成兩半,一半是後勤專業人員,另一半則坐滿了二、三十位埋首螢幕,戲稱自己是「碼農」的 AI 工程師,其中還有好幾位來自加拿大、法國的國際人才。除了儲藏室裡有剛送到還未開箱的運算處理器,一台 1,500 萬,四台 500 萬等級運算伺服器總共5台正在運轉中⋯⋯。

黃宗祺的座位在辦公室最後面,沒有椅子,好幾台寬螢幕架在桌上,背後是一整版白板,寫滿了各種工作流程。他每天的要務,就是隨時明快地判斷問題走向,讓來自四面八方的資訊,透過跨部門分工,整合成有效、有用的「數據流」,最後落地商轉。

採訪當天,黃宗祺電腦上的 LINE 群組不停地跳出各種訊息,到底有多少群組,他無暇數算,只知道已經多到滑不完了。

他是這條 AI 數據流上的總指揮,一會兒跟醫生討論 X光數據,下一秒鐘忙著協調團隊分工,彷彿一台活生生平行運算的 GPU,針對南轅北轍的協作內容,一個接著一個精準俐落地給予決策。

有多快?

最近,長佳和中醫大婦產科醫生合作,想找到能讓 AI 落地的題目。一開始,醫生建議先做「前置胎盤錯誤」,黃宗祺派資深護理師到現場了解流程,撰寫研究倫理計畫書,再找中醫大資訊中心確認數據量,後續交給深度學習的工程師試跑,發現做不出來,黃宗褀立馬喊停。

他們再回頭請醫生開題目,這次是「胎心音」,上述流程再跑一次,這次初步成功 AI 模型收斂。前後來回溝通再修正,不到 2 周!

為了理順這條漫長而複雜的數據流,黃宗祺有條不絮地設計了相對應的工作架構,也才能一關緊扣著一關,加速 AI 落地效率。團隊裡有 5 位資深放射師與護理師,就坐在黃宗褀的位子前面,跟著他一起與醫師溝通、說明,也要協助讀論文、標註影像。

工程師們依AI的作業流程各司其職,而且,要了解醫療現場。「剛讓我們家工程師,去開刀房觀摩。他跟我保證絕對不會有事,結果進手術房看見血淋淋的開腦就暈了…」黃宗祺笑說。

他認為,要落實每個 AI 專案,充分溝通與團隊合作是重點,但往往也是最難克服的。比方在中醫大,在董事長蔡長海支持下,每個 AI 專案都是與該領域的名醫合作,但黃宗褀還是會不斷地上門拜訪,親自說明AI運作的流程和重要性。

原因很簡單。「訓練智慧醫療 AI 模型,所需的電腦影像資料,必須仰賴經驗豐富,且看好AI 的前景,願意投入時間的醫生協助標記」黃宗祺說:「否則,一開始基礎錯了,就全盤皆錯。」

尤其,醫療影像相較於其他如自駕車的道路影像、犬貓識別影像等,複雜度更高,AI 數據判讀也需具備醫療專業,因此在資料處理上非常花時間。

對此,黃宗祺分享長佳的資料處理流程,指出資料在整理時首先要分類出適合分析與不適用的兩大類,完成後再將適合的資料,提供給具醫療專業的團隊處理標註,透過資料分類與專業分工,加速資料整理的腳步。

以長佳手中的多項專案,就委託台灣最具規模的 AI 數據策略服務團隊:若水國際,透過若水精準又快速的標註平台,協助濾除雜亂、不合適的醫療影像,大幅度減輕長佳的數據重擔。長佳的智慧醫療團隊和工程師也得以專注本業,加速AI 落地,與市場競衡。

圖片來源: National Cancer Institute on Unsplash

不只醫療AI,醫療科技服務才是未來

關於未來發展,黃宗褀想得很清楚。

目前,長佳智能發展的智慧醫療 AI 模型,已與 20 家醫院合作、9 項專利申請與 4 項 TFDA 立案,5 年內要透過建立各種精準的醫療科技AI模型,成為醫療AI平台,聯盟大小不同的醫療服務機構最終發展為軟硬體整合的醫療科技服務公司。

他舉例,裝了心導管的病患,可以透過穿戴裝置或是保全系統隨時掌握心律狀況,如果一旦倒下呼救,醫院也會即時得到通知,派車急救並通知家屬。

這些未來,對黃宗祺來說並非虛構,也不是囈語。

「在矽谷那段時間,未來世界的智慧醫療已在腦中拼湊無數次,」他有感而發地說,過去跨界工作經驗,讓他見識很多,「現在所做的一切,無非就是把我想的未來,打造出來。」


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